Lucy_wzw的博客

可以使用 SQL 或 Pandas 来解决这个问题。

我们可以从Register表中找到每个contest_id中唯一的user_id数量。：我们从Users表中获取用户的总数。：用每个赛事的注册用户数除以总用户数，乘以 100，得出百分比。：按照百分比降序排序，若相同则按contest_id升序排序。

根据提供的表格结构和要求，我们的任务是找出那些光顾了购物中心但没有进行交易的顾客，并计算每个顾客光顾但没有交易的次数。我们可以利用Visits表来找到所有顾客的光临记录，然后通过表来检查哪些顾客有交易记录。那些在Visits表中有记录但在表中没有相应记录的顾客，就是我们要查找的顾客。

题目想筛选的患者，其conditions字符串中必须有DIAB1，但这个代码前面可以有空格，比如：✅'DIAB1A'✅❌'ABDIAB1C'（中间夹着，不行）DIAB1。

在 SQL 中，当使用LEFT JOIN时，如果右表没有匹配的行，左表的相关列会返回NULL。如果你想把这些NULL值替换为0，可以使用COALESCE函数或IFNULL函数（取决于数据库类型）。使用COALESCE来将NULL值替换为0。

可以使用 SQL 和 Pandas 两种方式来查找具有的用户。

根据你的需求，我们可以通过SQL和Pandas来解决这个问题。

可以使用LEFT JOIN来解决这个问题，确保所有员工都包含在结果集中，即使他们没有唯一标识码（unique_id）。

为了实现所要求的查询，需要结合Products表和Orders表，首先通过产品的product_id进行联接，然后筛选出在 2020 年 2 月份下单数量不少于 100 的产品。：我们需要限制Orders表中的order_date在 2020 年 2 月份，即从2020-02-01到2020-02-29。：我们需要聚合unit列，计算每个产品在该日期范围内的总订单数。：我们筛选出总订单数大于或等于 100 的产品。：通过product_id将Orders表与Products表连接，以获取相应的产品名称。

可以使用 SQL 来计算每种产品的平均售价，方法是通过JOIN连接Prices表和UnitsSold表，确保购买日期 () 在价格生效区间 (start_date和end_date) 内。然后，计算销售额并求平均值。

目标是查询每个学生和所有科目的组合（即即使某个学生没有参加某个科目的考试，也需要显示该组合），那么需要使用来获取学生和所有科目的组合，并通过LEFT JOIN来获取每个学生参加考试的次数。查询的步骤如下：首先，您需要获取所有学生和所有科目的组合。然后，您需要将表通过LEFT JOIN连接，以便获取每个学生和每门科目的考试记录（即使学生没有参加某门科目的考试，依然会显示该学生和该科目的组合）。最后，计算每个学生在每门科目上的考试次数。

在 SQL 中，我们可以使用PIVOT（如果使用的是 SQL Server）或CASE WHEN语句（适用于 MySQL）来重新格式化表格，使每个月都有一个部门id列和一个收入列。

可以使用语句来获取所有浏览过自己文章的作者，并按author_id进行升序排序。

可以使用AVG()聚合函数计算每个project_id的平均工作年限，并使用ROUND()

统计每天的活跃用户数。组合，以确保每个用户在某一天仅被计算一次。子句（CTE）筛选出最近 30 天内的。，并计算每天的活跃用户数。

可以使用SQL查询来找到仅在 2019 年春季（1 月 1 日到 3 月 31 日）销售的产品，并且没有在其他时间销售的产品。

结果集没有特定排序，如有需要，可以添加。

筛选出合作次数大于等于 3 的 (actor, director) 组合。进行分组，以统计每对 (actor, director) 的合作次数。统计每对 (actor_id, director_id) 的合作次数。将分组统计的结果转换为 DataFrame，并重命名计数列为。这样，我们就能找出所有合作至少 3 次的演员和导演组合！可以使用 SQL 和 Pandas 来解决这个问题。

这个查询可以正确判断给定的三条边是否能构成三角形。语句来检查三角形的成立条件：三角形三边必须满足。只要满足这三个条件，就可以形成三角形。你可以使用 SQL 的。若满足三角形条件，返回。

可以使用NOT EXISTS或NOT IN来查询没有与 "RED" 公司相关订单的销售人员。

可以使用 SQL 和 Pandas 解决这个问题。找到最大值，如果不存在则返回。找出这些单一数字中的最大值。统计每个数字的出现次数。过滤出只出现一次的数字。计算每个数字的出现次数。如果没有单一数字，则返回。只保留出现一次的数字。是单一数字，最大的是。

可以使用CASE WHEN语句来直接在UPDATE语句中交换'm'和'f'

可以使用 SQL 查询或 Pandas 代码来解决这个问题。这两种方法都会返回符合条件的电影列表，并按照。

在 SQL 中，我们可以使用GROUP BY和HAVING子句来查找重复的电子邮件。

可以使用来解决这个问题。

语句将员工表与自身连接，以便比较每个员工的工资和其经理的工资。进行自连接，并通过布尔索引筛选符合条件的员工。在 Pandas 中，我们可以使用。在 SQL 中，我们可以使用。

你可以使用LEFT JOIN结合WHERE条件来查找所有从未下过订单的顾客。

如果有一个 Pandas DataFrame（来查询每位玩家的首次登录日期。你想要进一步分析这些数据吗？

可以使用LEFT JOIN来连接Employee和Bonus表，并筛选出奖金少于 1000 的员工（包括没有奖金的情况）。

来查找下最多订单的客户。分组，计算每个客户的订单数量。：计算每个客户的订单数量。：取订单数量最多的客户。在SQL中，你可以使用。：按订单数量降序排列。

这样可以正确删除重复邮箱，仅保留最小。语句删除重复的邮箱，仅保留。

这样就能查询出所有至少有 5 名学生的班级。

可以使用 SQL 查询或者 Pandas 代码来找到符合条件的国家。

可以使用NOT IN或者LEFT JOIN来找到没有被id = 2推荐的客户。这里是使用NOT IN。

这里可以使用 SQL 查询来解决这个问题，或者使用 Pandas 代码来处理数据。